Llegó a Nueva York una exhibición inmersiva que tiene un doble objetivo: que los visitantes jueguen con sus celulares y que tomen conciencia sobre lo que está sucediendo en el mundo. Arcadia Earth busca abrir los ojos del público respecto del estado de nuestro planeta y todo lo que se puede hacer para reducir el impacto. Cuenta con 18 salas interactivas: cada una resalta los mayores problemas ecológicos de nuestro tiempo a través del arte físico, utilizando materiales reciclados, respetuosos con el medio ambiente y biodegradables. Además, se utilizan recursos como la realidad aumentada, la realidad virtual y el mapeo de proyección e interactivo. Mirá también: Turismo sustentable: iniciativas que revolucionan nuestro modo de viajar. También hay charlas programadas, con el objetivo de motivar a los visitantes a crear un mundo más saludable, implementando medidas como limitar el consumo de carne, desperdiciar menos alimentos y reducir el plástico de un solo uso. ARCADIA EARTH NYC from ana on Vimeo. ¿Una recomendación? Antes de ir, se sugiere descargar la aplicación Arcadia Earth AR, que es totalmente gratuita. Con esta app, los visitantes pueden disfrutar de la realidad aumentada y algunas otras sorpresas a lo largo de la exhibición. La principal atracción Una de las instalaciones que más llaman la atención es un túnel coralino hecho de 44.000 bolsas de plástico desechadas. ¿Por qué esa cantidad de bolsas? Es el número utilizado en la ciudad de Nueva York cada minuto. Un dato alarmante, pero cierto. Te puede interesar: Recomendaciones para hacer ecoturismo. Dónde y hasta cuándo El museo se encuentra ubicado en 718 Broadway, en la ciudad de Nueva York. Permanecerá abierto hasta enero de 2020, y se plantará un árbol por cada entrada vendida.

Redexis, compañía de infraestructuras energéticas ofrece soluciones que incrementan la eficiencia del servicio y la satisfacción del cliente

En sectores maduros, como el de las infraestructuras en países desarrollados, con una extensa historia y prácticas consolidadas, el potencial de creación de valor puede parecer reducido. Pero en este con- texto, la IA es una tecnología que está abriendo nuevas posibilidades para la creación de valor en un sinfín de contextos. No obstante, su potencial de creación de valor en el sector de las infraestructuras aún no está siendo ampliamente explotado.

Mediante algoritmos y analítica avanzada, la Inteligencia Artificial es capaz de revelar información relevante, anteriormente oculta en las enormes bases de datos de las empresas de infraestructuras. Además, gracias a la capacidad de computación de los actuales ordenadores se hace posible incorporar nueva información a las bases de datos que la inteligencia artificial procesa para continuar «aprendiendo» con cada bit de información adicional, actualizando e identificando nuevos patrones ocultos en los datos.

Así, la Inteligencia artificial permite construir herramientas que aumentan las capacidades de los humanos para tomar decisiones, y de esa manera mejorar los resultados de las empresas de infraestructuras y generar nuevas vías de crecimiento de forma continuada. La IA permite una toma de decisiones más analítica y contrastada.

Tras ser pionera en aplicar Inteligencia Artificial al sector de infraestructuras, Redexis sigue avanzando para mantener su innovación tecnológica en el sector energético al evolu- cionar ahora sus modelos de IA.

Su nuevo salto tecnológico lo marca la evolución de sus modelos existentes de «Machine Learning» hacia Redes Neuronales Artificiales, cuya eficiencia, combinada con la experiencia consolidada en IA del grupo, ha permitido superar con éxito este nuevo reto. Redexis es el actor de referencia en IA al aplicar estos modelos tanto en el desarrollo de negocio como en la gestión de infraestructuras.

Recientemente, el equipo de expertos «data scientists» de Redexis ha estudiado e implementado varios modelos predictivos basados en «machine learning» para mejorar no solo la toma de decisiones de los procesos operativos, sino también aquéllos de carácter estratégico.

Una de las claves del éxito en la mejora de las predicciones ha sido pasar de modelos clásicos de «machine learning» a modelos basados en redes neuronales artificiales («deep learning»).

Los modelos actuales basados en redes neuronales no solo han supuesto una revolución cuando tratamos información no estructurada o sensorial (imágenes, texto, voz..), sino que también mejoran el modelado y predicción de procesos alimentados con grandes cantidades de datos numéricos y categóricos. Redexis cuenta con grandes bases de datos con información procedente de todas sus operaciones.

«Tras un periodo de análisis de datos internos y externos, oportunidades de negocio, e implementaciones, entrenamientos, y ajustes de varios modelos de redes neuronales, hemos logrado desarrollar modelos robustos y fiables capaces de relacionar el comportamiento de la variable objetivo a con respecto a las variables de entrada. Este paso se ha traducido en mejores resultados para el negocio y una mayor eficiencia», afirman desde la compañía.

El grupo seguirá reforzando su posición en analíticas predictivas al implementar varios nuevos modelos de Redes Neuronales Artificiales aplicados, entre otros, a la detección de fraude en consumo o al mantenimiento predictivo de sus activos y a la prevención de riesgos en la integridad de sus redes.

El «Machine Learning» es parte importante en esta estrategia, que lleva tiempo explorando nuevas tecnologías para mantener su liderazgo tecnológico en el sector energético y seguir optimizando su actividad. Redexis apuesta por un futuro sostenible basado en IA.

ABC

La tecnología como compañera de viaje

Redexis es pionera en la aplicación de la Inteligencia Artificial al sector de infraestructuras, con modelos de IA ya consolidados e implantados en su operativa multiplican el crecimiento y han permitido materializar eficiencias anteriormente inabordables. La aplicación de nuevas tecnolo- gías y la implementación de modelos de «Deep Learning» han propiciado que la compañía haya logrado demostrar que es posible multiplicar por cuatro el ritmo de crecimiento en nuevos usuarios de un sector maduro que venía creciendo un 1% anual en el número de usuarios.

La compañía apostó hace tres años por el desarrollo «inhouse» y la incorporación a sus procesos de crecimiento y de negocio de algoritmos informáticos avanzados de inteligencia artificial que priorizan la acción comercial, que optimizan el despliegue de las redes y la operación de las infraestructuras, y que continuamente aprenden a partir de la actuali- zación permanente de las bases de datos.

Identificación de clientes potenciales a cambiar a gas natural (se multi- plica x2,5 veces la eficacia comercial de los agentes de ventas), búsquedas de red óptima, optimización de las rutas realizadas por los contratistas, predicción o anticipación de posibles incidencias en la red, aplicación de Redes Neuronales Artificiales, hibridación con otras nuevas tecnolo- gías (realidad aumentada, procesamiento del lenguaje natural, asistente virtual, etc.)... toda una gama de soluciones tecnológicas que, además, genera nuevos empleos, al incorporar perfiles de «Data Engineer» y «Data Scientist» en el departamento interno de Inteligencia Artificial.

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